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智能电网

Reviews for Smart Grid

PPFA1

这篇文章将雾计算融入智能电网中，并将分布式差分隐私（Distributed Differential Privacy）与流密码（Stream Cipher）进行结合，构造了一个高效的聚合方案。

现有的隐私保护的数据聚合方案包括基于密码学方法的，使用随机的和两者混合使用的。困难的是当数据聚合器（aggregator）是不受信任的情况下，如何保证数据聚合还是在不泄漏隐私的情况下完成的。而设备终端的能力也有限，单纯依赖云服务器也不够高效。因此这篇文章才提出使用雾服务器的模式。另外，我们假设所有的设备终端是不能互相通信的，也就是不允许 P2P 的方式通信，终端只能与雾节点通信，雾节点可以和云服务器通信。

关于同态加密：全同态加密要求加密和解密使用相同的密钥，在此场景中不太实际。而半同态加密，像加法同态，可以符合我们场景的要求。这篇文章在流密码的基础上设计了一种加法同态方案。

安全假设：雾节点和云服务器都是不安全的，终端节点互相不信任。这里将聚合模型分为两种：Sensor-Cloud-via-gateway 和 Sensor-Fog-Cloud。前者云端在收集数据时，数据是从多级网关处一层一层向上分发。这样缺点是通信开销比较大，容易造成拥堵。后者是数据先经过雾节点，雾服务器对数据先进行处理再发送给云服务器。

分布式差分隐私，DDP(x_i^t, \sigma)：

\hat{x}^t = \sum_{i=1}^n \hat{x}_i^t = \sum_{i=1}^n (x_i^t + r_i^t) = \sum_{i=1}^n x_i^t + r^t

加密，为什要加密，因为单纯使用 DDP 只能保证 \sum_{i=1}^n r_i^t 是满足差分隐私的，但无法保证 r_i^t 能够满足。

可能存在的问题：

  • 密钥只能用一次
  • 用户缺失怎么办

用户缺失会导致：差分隐私条件不再满足；雾节点不能解密。这里给出的解决方案是，如果没有收到 i 的密钥，首先 TTP 会联系 i，如果联系不上，TTP 将密钥 k_i 发给雾节点 j。

PDA-SP2

这篇也是基于雾计算的，使用了同态加密的方式。具体来说，使用的是非对称的 Somewhat Homomorphic Encryption (SHE)，只有满足一些条件才能解密。

\left\{ \begin{array}{c} \mbox{Dec}(ct \oplus ct') = m + m' \\ \mbox{Dec}(ct \otimes ct') = m \times m' \end{array} \right.

因此，直接使用 SHE 可以很直观地完成安全加法和安全乘法计算。这里的问题在于，如果私钥给的云服务器，那么实际上云服务器也就知道了怎么解密，只能通过放宽安全假设来规避这点。

  1. L. Lyu, K. Nandakumar, B. Rubinstein, J. Jin, J. Bedo, and M. Palaniswami, “PPFA: Privacy Preserving Fog-Enabled Aggregation in Smart Grid,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 14, no. 8, pp. 3733–3744, Aug. 2018, doi: 10.1109/TII.2018.2803782. ↩

  2. S. Zhao et al., “Smart and Practical Privacy-Preserving Data Aggregation for Fog-Based Smart Grids,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 16, pp. 521–536, 2021, doi: 10.1109/TIFS.2020.3014487. ↩